#1 todo un experto. De todos modos, en cierto sentido, la ia avanza a trompicones, no lineal o exponencialmente en cuanto a inovaciones. Lo que estamos viendo es refinamiento de lo existente. Eso no quiere decir que mañana aparezca otra revolución.
#7 lo desconozco en profundidad. Solo se eso, que no estaríamos hablando de una ley de Moore, si no mas bien de un refinado de las ultimas revoluciones. Pero esta claro que como en toda rama de la ciencia, se puede llegar a un punto de inercia que en base al conocimiento anterior cree las condiciones para una evolucion real, mas allá del refinamiento. La verdad es que si me tengo que fiar de amigos que si son expertos en el tema, así está la cosa. Es gente de doctorado que ha impartido clases en reino unido y que actualmente se dedican a financiar proyectos por el mundo basados en ia aplicada a la medicina. No creo que sean eminencias propiamente dichas, pero si que andan a años luz de lo que yo pueda saber. No descartes que esten en un error, pero si me tengo que fiar de alguien... en fin, perdona el rollazo.
#8, bueno, yo tampoco soy ninguna eminencia, pero soy doctor en ingeniería informática y me dedico profesionalmente a este campo, así que algo sí que se. Te puedo citar un puñado de arquitecturas que han aparecido los últimos meses y en mi opinión abren una ventana de posibilidades enorme: SAM para segmentación agnóstica de clases, YoloV8 capaz de hacer inferencia por instancias en tiempo real, MoE para potenciar la eficiencia de los LLM, Mamba, I-Jepa para la generación de imágenes a través de una comprensión holística de la realidad, Gaussian Splating para la reconstrucción de escenas tridimensionales y muchas que me dejo. Y todo eso sin hablar de modelos cerrados como GPT-4, Gemini o SORA que no sabemos como funcionan internamente pero sí hemos podido ver sus resultados.
No se cual es el baremo exacto para diferenciar algo revolucionario de algo que no lo es, pero sin duda todo es fascinante y se está desarrollando a un ritmo que cuesta mucho de seguir.
#11 Se puede usar con cualquier gráfica de 6gb o incluso con 4gb reduciendo la resolución bastante pero no te lo recomiendo, quizás solo para hacer alguna pruba. Para empezar la mejor elección si vas a poner pasta es la RTX3060 de 12gb de segunda mano, las RTX2060 de 12gb van muy bien también aunque no tienen ciertas carácterísticas de hardware como BF16 que lo más seguro que acabe haciendo falta a corto plazo. Si vas a darle mucha caña la RTX 3090 de segunda mano es la mejor opción. Ypor último si te vas a comprar algo nuevo siempre Nvidia, olvídate de las AMD ni están ni se les espera.
El resto del equipo mientras tenga unos 16gb de ram y un disco duro tocho para juguetear con los modelos es suficiente.
SDXL Turbo es el siguiente salto, el problema que hay actualmente para local es que hace falta una rtx 5090 de 80GB para aguantar el ritmo de avance de tecnologías como sora. Habrá que ver qué saca Nvidia en otoño.
#4 Sora se ha dicho que para inferir (generar videos) hacen falta 80gb de vram.
De todas formas si no tienes ni idea y quieres empezar una rtx 3060 de 12gb va muy bien para stable diffusion, te da muy buen rendimiento para inferir y puedes entrenar dreamboth sobradamente.
#3 Luego lees en más de un sitio que la IA lleva a la democratización de muchas áreas. La realidad es que para determinados temas habrá que tener bastante pasta y el usuario típico se tendrá que conformar con las migajas, por no hablar de la peña de países pobres.
Comentarios
Que raro, el otro día alguien me dijo que la IA basada en deep learning ya había dado todo de sí y ya no podía mejorar en nada más.
#1 todo un experto. De todos modos, en cierto sentido, la ia avanza a trompicones, no lineal o exponencialmente en cuanto a inovaciones. Lo que estamos viendo es refinamiento de lo existente. Eso no quiere decir que mañana aparezca otra revolución.
#6, yo creo que aparece una pequeña revolución cada semana.
#7 lo desconozco en profundidad. Solo se eso, que no estaríamos hablando de una ley de Moore, si no mas bien de un refinado de las ultimas revoluciones. Pero esta claro que como en toda rama de la ciencia, se puede llegar a un punto de inercia que en base al conocimiento anterior cree las condiciones para una evolucion real, mas allá del refinamiento. La verdad es que si me tengo que fiar de amigos que si son expertos en el tema, así está la cosa. Es gente de doctorado que ha impartido clases en reino unido y que actualmente se dedican a financiar proyectos por el mundo basados en ia aplicada a la medicina. No creo que sean eminencias propiamente dichas, pero si que andan a años luz de lo que yo pueda saber. No descartes que esten en un error, pero si me tengo que fiar de alguien... en fin, perdona el rollazo.
#8, bueno, yo tampoco soy ninguna eminencia, pero soy doctor en ingeniería informática y me dedico profesionalmente a este campo, así que algo sí que se. Te puedo citar un puñado de arquitecturas que han aparecido los últimos meses y en mi opinión abren una ventana de posibilidades enorme: SAM para segmentación agnóstica de clases, YoloV8 capaz de hacer inferencia por instancias en tiempo real, MoE para potenciar la eficiencia de los LLM, Mamba, I-Jepa para la generación de imágenes a través de una comprensión holística de la realidad, Gaussian Splating para la reconstrucción de escenas tridimensionales y muchas que me dejo. Y todo eso sin hablar de modelos cerrados como GPT-4, Gemini o SORA que no sabemos como funcionan internamente pero sí hemos podido ver sus resultados.
No se cual es el baremo exacto para diferenciar algo revolucionario de algo que no lo es, pero sin duda todo es fascinante y se está desarrollando a un ritmo que cuesta mucho de seguir.
#10 uno del gremio aqui tambien. Pero no de ia. Gracias.
Versión de acceso limitado y censurada. Además de que requerirá un hardware más caro.
La comunidad transicionará de SD 1.5 a SD XL y se quedará allí por una buena temporada.
#11 Se puede usar con cualquier gráfica de 6gb o incluso con 4gb reduciendo la resolución bastante pero no te lo recomiendo, quizás solo para hacer alguna pruba. Para empezar la mejor elección si vas a poner pasta es la RTX3060 de 12gb de segunda mano, las RTX2060 de 12gb van muy bien también aunque no tienen ciertas carácterísticas de hardware como BF16 que lo más seguro que acabe haciendo falta a corto plazo. Si vas a darle mucha caña la RTX 3090 de segunda mano es la mejor opción. Ypor último si te vas a comprar algo nuevo siempre Nvidia, olvídate de las AMD ni están ni se les espera.
El resto del equipo mientras tenga unos 16gb de ram y un disco duro tocho para juguetear con los modelos es suficiente.
SDXL Turbo es el siguiente salto, el problema que hay actualmente para local es que hace falta una rtx 5090 de 80GB para aguantar el ritmo de avance de tecnologías como sora. Habrá que ver qué saca Nvidia en otoño.
#3 ¿Qué especificaciones de equipo tendría que tener uno para trastear en local?
#4 Sora se ha dicho que para inferir (generar videos) hacen falta 80gb de vram.
De todas formas si no tienes ni idea y quieres empezar una rtx 3060 de 12gb va muy bien para stable diffusion, te da muy buen rendimiento para inferir y puedes entrenar dreamboth sobradamente.
#3 Luego lees en más de un sitio que la IA lleva a la democratización de muchas áreas. La realidad es que para determinados temas habrá que tener bastante pasta y el usuario típico se tendrá que conformar con las migajas, por no hablar de la peña de países pobres.
#5 también te puedes comprar un equipo compartido entre varias personas con intereses comunes. Lo pones en red y a correr.
Soluciones comunistas a un mundo capitalista.